视觉测量技术(一)_视觉系统构成

第一章机器视觉系统构成与关键技术1、机器视觉系统一般由哪几部分组成？机器视觉系统应用的核心目标是什么？主要的分成几部分实现？用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断的装置。

组成：光源、场景、摄像机、图像卡、计算机。

用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断。

三部分：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。

2、图像是什么？有那些方法可以得到图像？图像是人对视觉感知的物质再现。

光学设备获取或人为创作。

3、采样和量化是什么含义？数字化坐标值称为取样，数字化幅度值称为量化。

采样指空间上或时域上连续的图像（模拟图像）变换成离散采样点（像素）集合的操作；量化指把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换。

采样和量化实现了图像的数字化。

4、图像的灰度变换是什么含义？请阐述图像反色算法原理？灰度变换指根据某种目标条件按照一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值，从而改善画质，使图像的显示效果更加清晰的方法。

对于彩色图像的R、G、B各彩色分量取反。

第二章数字图像处理技术基础1、对人类而言，颜色是什么？一幅彩色图像使用RGB色彩空间是如何定义的？24位真彩色，有多少种颜色？对人类而言，在人类的可见光范围内，人眼对不同波长或频率的光的主观感知称为颜色。

一幅图像的每个像素点由24位编码的RGB 值表示：使用三个8位无符号整数（0 到255）表示红色、绿色和蓝色的强度。

256*256*256=16,777,216种颜色。

2、红、绿、蓝三种颜色为互补色，光照在物体上，物体只反射与本身颜色相同的色光而吸收互补色的光。

一束白光照到绿色物体上，人类看到绿色是因为？该物体吸收了其他颜色的可见光，而主要反射绿光，所以看到绿色。

3、成像系统的动态范围是什么含义？动态范围最早是信号系统的概念，一个信号系统的动态范围被定义成最大不失真电平和噪声电平的差。

而在实际用途中，多用对数和比值来表示一个信号系统的动态范围，比如在音频工程中，一个放大器的动态范围可以表示为：D = lg（Power_max / Power_min）×20；对于一个底片扫描仪，动态范围是扫描仪能记录原稿的灰度调范围。

视觉识别系统包括几方面内容品牌形象简称VIS，即视觉识别系统，概括起来说它包括以下几个方面的内容：1、基础部分（品牌标识、标准字体、品牌色彩体系、标志字体组合规范）,基础部分的建立是指导品牌形象建设的有力工具，它把品牌标识作为视觉形象的中心点，通过品牌色彩、标志字体、等来强化品牌个性，达到品牌视觉的差异化。

基础系统的建立有效的指导了应用系统的延展和执行；2、应用部分（名片、信纸、信封、传真纸、资料袋、路牌、交通工具、服饰等）一些直接与受众直接接触的视觉要素，他是基础系统的延续，通过这些要素的视觉塑造，有力的保证了品牌视觉印象的统一，并在这个过程中品牌理念、核心价值等将作为品牌应用系统开发的另一指导思想。

3、终端形象店部分，这个部分的内容是近几年来，一些直接针对消费者购买产品（日常消费用品）而设立的品牌形象店。

对于这个部分的塑造将随着“品牌个性服务”的完善而越发显得重要。

公司办公室、店面内部装修是企业对外宣传企业形象的重要场所，企业的标志（Logo）、标准色等都可通过标识的制作、装饰材料或涂料的选用，甚至家具色彩的搭配来很好的表现出来。

是VI的应用和延伸，与办公系统、公关系统、媒价系统共同组成VI视觉识别系统。

良好的装饰可以强化企业识别，创制整体统一的办公环境，增强企业凝聚力，提升企业品牌价值。

办公室是企业工作、接待、洽谈和休息的场所，良好的办公环境可以让员工心情愉快的工作，提高工作效率，增强企业凝聚力，同时可使客户感受到企业的凝聚力，增强信任感，提高业务成功机率。

办公室一般可根据功能分为前台（Logo墙）、大厅、主办公区、管理人员办公室、会议室、洽谈室、休息室等，可根据企业自身条件和自身的条件和特点，将标志、标准字、标准色应用于装饰中，形成统一有效的环境识别特征。

店面是企业产品或服务对外推销的址接场所，是企业品牌推广的重要环节，店面一般处于街面或繁华的商业街，直接面对大众、消费者，周围环境纷繁复杂，要想吸引客户必须有很强的识别性和统一性，与企业VI系承?调呼应，店内装饰、门头、主色调都应严格延续VI系统，这样才能有效的传达企业识别住处，增强品牌印象，而推动产品的销售。

视觉质量分析系统
技术参数
*1.测量参数：点扩散函数（PSF）、调制传递函数（MTF）。

*2.测量参数：斯特列尔比（SR）、客观散射指数（OSI），100%、20%、9%对比度视力。

3.测量分析功能：客观视觉质量测量（包含像差）、客观散射指数测量、晶状体调节幅度测量、客观检测泪膜功能、客观验光、对比度视力检测。

4.检测原理：780nm点光源，双通道技术。

5.测量范围：+5D~-8D S.E.（包括散光在内的高度屈光不正可额外加镜片来矫正）。

6.屈光矫正允许误差：+/-3.0D
7.重复性：+/-0.10D
8.人工设定瞳孔直径：2~7mm
9.泪膜功能检测时间：20秒
10.影像捕捉时间：240ms
11.检测分析数据和图像自动保存、快速分析、容易查找、容
易对比、彩色打印。

工作原理：机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格/ 不合格、有/ 无等，实现自动识别功能。

①工业相机与工业镜头——这部分属于成像器件，通常的视觉系统都是由一套或者多套这样的成像系统组成，如果有多路相机，可能由图像卡切换来获取图像数据，也可能由同步控制同时获取多相机通道的数据。

根据应用的需要相机可能是输出标准的单色视频（RS-170/CCIR）、复合信号（Y/C）、RGB信号，也可能是非标准的逐行扫描信号、线扫描信号、高分辨率信号等。

②光源——作为辅助成像器件，对成像质量的好坏往往能起到至关重要的作用，各种形状的LED灯、高频荧光灯、光纤卤素灯等都容易得到。

③传感器——通常以光纤开关、接近开关等的形式出现，用以判断被测对象的位置和状态，告知图像传感器进行正确的采集。

④图像采集卡——通常以插入卡的形式安装在PC中，图像采集卡的主要工作是把相机输出的图像输送给电脑主机。

它将来自相机的模拟或数字信号转换成一定格式的图像数据流，同时它可以控制相机的一些参数，比如触发信号，曝光/积分时间，快门速度等。

图像采集卡通常有不同的硬件结构以针对不同类型的相机，同时也有不同的总线形式，比如PCI、PCI64、Compact PCI，PC104，ISA等。

⑤PC平台——电脑是一个PC式视觉系统的核心，在这里完成图像数据的处理和绝大部分的控制逻辑，对于检测类型的应用，通常都需要较高频率的CPU，这样可以减少处理的时间。

同时，为了减少工业现场电磁、振动、灰尘、温度等的干扰，必须选择工业级的电脑。

⑥视觉处理软件——机器视觉软件用来完成输入的图像数据的处理，然后通过一定的运算得出结果，这个输出的结果可能是PASS/FAIL信号、坐标位置、字符串等。

视觉测量系统grr分析报告视觉测量系统是一种先进的测量技术，可以实现高精度的尺寸测量和外形分析。

为了保证视觉测量系统的可靠性和准确性，需要进行GRR（重复性与再现性）分析。

本报告基于对某视觉测量系统的GRR分析结果进行详尽描述和解读。

起首，我们对视觉测量系统进行了10次重复测量，并记录了每次测量的结果。

通过统计分析，我们得出了各个测量结果的平均值、标准偏差和范围。

结果显示，视觉测量系统对于相同尺寸的测量结果具有较好的重复性，平均值和标准偏差的差异较小。

接着，我们进行了再现性分析。

我们邀请了3名不同操作者对同一尺寸进行测量，并记录了各自的测量结果。

通过统计分析，我们得出了不同操作者之间的差异。

结果显示，再现性较好，不同操作者之间的测量结果差异较小。

综合重复性和再现性分析结果，我们得出了视觉测量系统的GRR值。

GRR值是衡量测量系统可靠性和准确性的重要指标。

结果显示，该视觉测量系统的GRR值较小，表示系统的重复性和再现性较好，可以满足实际应用的需求。

除此之外，我们还对视觉测量系统的测量误差进行了分析。

通过对比测量结果与已知标准值的差异，我们得出了系统的测量误差范围。

结果显示，系统的测量误差在可接受的范围内，可以满足实际应用的要求。

最后，我们对GRR分析结果进行了评估和总结。

通过对比分析，我们发现该视觉测量系统具有较好的重复性和再现性，测量误差在可接受范围内。

因此，该视觉测量系统可以可靠地用于尺寸测量和外形分析，在生产过程中发挥重要作用。

总之，本报告详尽介绍了对视觉测量系统进行的GRR分析结果。

通过该分析，我们可以评估该系统的可靠性和准确性，并为实际应用提供参考。

视觉测量系统的GRR分析是保证测量结果可靠的重要步骤，对于提高产品质量和生产效率具有重要意义。

第1篇随着科技的不断发展，机器视觉技术在工业、医疗、安防、农业等多个领域得到了广泛应用。

机器视觉是指利用图像处理、计算机视觉和模式识别等技术，使计算机能够“看”到图像，并从中提取有用信息的过程。

本文将探讨机器视觉的解决方案，包括系统设计、关键技术、应用场景及发展趋势。

一、系统设计1. 系统架构机器视觉系统一般由以下几部分组成：（1）图像采集：通过摄像头、扫描仪等设备获取待处理图像。

（2）图像预处理：对采集到的图像进行灰度化、滤波、二值化等处理，以提高图像质量。

（3）特征提取：从预处理后的图像中提取关键特征，如边缘、纹理、形状等。

（4）目标检测：根据提取的特征，识别图像中的目标物体。

（5）图像识别：对检测到的目标物体进行分类、识别等操作。

（6）结果输出：将识别结果输出到控制单元或其他设备。

2. 硬件设备（1）图像采集设备：包括摄像头、扫描仪、激光雷达等。

（2）图像处理设备：包括计算机、GPU、FPGA等。

（3）控制单元：负责协调各个模块的工作，实现系统的整体控制。

二、关键技术1. 图像预处理图像预处理是机器视觉系统的第一步，主要包括以下技术：（1）灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，降低计算复杂度。

（2）滤波：去除图像噪声，提高图像质量。

（3）二值化：将图像转换为黑白两种颜色，便于后续处理。

2. 特征提取特征提取是机器视觉系统的核心，以下是一些常用的特征提取方法：（1）边缘检测：检测图像中的边缘信息，如Sobel算子、Canny算子等。

（2）纹理分析：分析图像纹理特征，如LBP（局部二值模式）、HOG（方向梯度直方图）等。

（3）形状分析：分析图像中的形状特征，如Hu矩、Snake算法等。

3. 目标检测目标检测是机器视觉系统的重要环节，以下是一些常用的目标检测方法：（1）传统方法：如基于模板匹配、特征匹配等。

（2）深度学习方法：如基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，如Faster R-CNN、SSD、YOLO等。

机器视觉检测系统1.引言现代工业自动化生产中涉及到各种各样的检验、生产监视和零件识别应用，如汽车零配件批量加工的尺寸检查和自动装配的完整性检查、电子装配线的元件自动定位、IC上的字符识别等。

通常这种带有高度重复性和智能性的工作是由肉眼来完成的，但在某些特殊情况下，如对微小尺寸的精确快速测量、形状匹配以及颜色辨识等，依靠肉眼根本无法连续稳定地进行，其它物理量传感器也难以胜任。

人们开始考虑用CCD照相机抓取图像后送入计算机或专用的图像处理模块，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息来进行尺寸、形状、颜色等的判别。

这种方法是把计算机处理的快速性、可重复性与肉眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉检测技术的概念。

视觉检测技术是建立在计算机视觉研究基础上的一门新兴测试技术。

与计算机视觉研究的视觉模式识别、视觉理解等内容不同，视觉检测技术重点研究的是物体的几何尺寸及物体的位置测量，如轿车白车身三维尺寸的测量、模具等三维面形的快速测量、大型工件同轴度测量以及共面性测量等，它可以广泛应用于在线测量、逆向工程等主动、实时测量过程。

视觉检测技术在国外发展很快，早在20世纪80年代，美国国家标准局就曾预计未来90％的检测任务将由视觉检测系统来完成。

因此仅在80年代，美国就有100多家公司跻身于视觉检测系统的经营市场，可见视觉检测系统确实很有发展前途。

在近几届北京国际机床展览会上已经见到国外企业展出的应用视觉检测技术研制的先进仪器，如流动式光学三坐标测量机、高速高精度数字化扫描系统、非接触式光学三坐标测量机等。

2.机器视觉检测系统构成、分类及工作原理2.1 系统构成与工作原理(1)系统构成典型的视觉系统一般包括光源、镜头、CCD照相机、图像处理单元(或图像采集卡)、图像处理软件、监视器、通讯／输入输出单元等。

(2)工作原理视觉系统的输出并非图像视频信号，而是经过运算处理之后的检测结果(如尺寸数据)。

视觉检测系统：视觉检测系统的简单介绍视觉检测系统是一种基于图像处理和机器视觉技术的自动检测系统，主要用于检测和识别实际环境中物体的形状、颜色、大小和位置等特征。

在现代工业生产和安全检测等领域中得到了广泛的应用。

视觉检测系统的基本原理视觉检测系统的基本原理是通过摄像机拍摄实物图像，通过图像处理算法和计算机视觉技术对图像进行分析和处理，从而实现对物体的自动检测和识别。

具体过程包括图像采集、光学预处理、图像增强、特征提取、模式匹配和判决等。

视觉检测系统的主要应用1.工业生产领域视觉检测系统在工业生产领域中被广泛应用，如自动化生产线上的产品质检、机器人视觉等。

视觉检测系统可以快速精准地检测产品的缺陷、损伤、大小等特征，辅助企业提高生产效率和质量。

2.安全检测领域安全检测是视觉检测系统的另一个重要领域。

视觉检测系统可以在安检、智能监控等方面发挥重要的作用。

在安检领域中，视觉检测系统可以识别危险品和非法物品，有效保障公共安全。

在智能监控领域中，视觉检测系统可以自动检测异常行为和物体，帮助保护公共安全和财产。

3.医疗诊断领域视觉检测系统在医疗诊断中也有着广泛的应用。

例如，医学影像分析技术可以使用视觉检测系统对医学影像进行识别和分析，帮助医生进行疾病的诊断和治疗。

视觉检测系统的发展趋势随着科技的不断发展和进步，视觉检测系统的应用范围和应用场景也在不断扩展。

未来，视觉检测系统将向着更加智能化、自适应化、高效化方向发展。

例如，未来将应用更加先进的深度学习算法和大数据技术，实现更高效、更精准的物体识别和自动判别。

除此之外，仪器设备的体积会更小，更灵活，使得视觉检测系统更加适用于不同场景和环境的应用需求。

同时，随着5G技术的不断普及，视觉检测系统将可以在更加广泛的领域中发挥作用，实现物联网的智能化和普及化。

总结视觉检测系统作为一种高效、准确、自动化的检测技术，在工业生产、安全检测、医疗诊断等领域中得到了广泛的应用。

视觉检测系统的发展趋势是向着智能化、自适应化、高效化方向发展。

第1篇一、实验目的本次实验旨在通过机器视觉技术，了解和掌握机器视觉测量系统的基本原理和操作方法，掌握图像采集、图像处理、特征提取和尺寸测量的过程。

通过实验，加深对机器视觉技术在工业生产中的应用的理解。

二、实验设备1. 机器视觉测量系统：包括工业相机、光源、图像采集卡、控制计算机等。

2. 实验样品：不同尺寸和形状的工件。

3. 图像处理软件：如MATLAB、OpenCV等。

三、实验原理机器视觉测量系统通过图像采集设备获取物体的图像，然后利用图像处理技术对图像进行处理，提取出物体的特征信息，进而实现对物体尺寸的测量。

实验中主要涉及以下原理：1. 图像采集：通过工业相机获取物体的图像，图像采集过程中需要注意曝光时间、分辨率等因素。

2. 图像处理：对采集到的图像进行预处理，如灰度化、滤波、二值化等，以去除噪声和干扰。

3. 特征提取：从处理后的图像中提取出物体的特征信息，如边缘、角点、形状等。

4. 尺寸测量：根据提取的特征信息，利用几何关系计算出物体的尺寸。

四、实验步骤1. 样品准备：将不同尺寸和形状的工件放置在实验平台上，确保样品与相机平行。

2. 光源设置：根据样品的特性选择合适的光源，如背光、侧光等，以提高图像质量。

3. 图像采集：通过工业相机获取样品的图像，并将图像传输到控制计算机。

4. 图像处理：对采集到的图像进行预处理，如灰度化、滤波、二值化等。

5. 特征提取：从处理后的图像中提取出物体的特征信息，如边缘、角点、形状等。

6. 尺寸测量：根据提取的特征信息，利用几何关系计算出物体的尺寸。

7. 结果分析：对测量结果进行分析，评估机器视觉测量系统的精度和稳定性。

五、实验结果与分析1. 图像采集：实验中使用了不同曝光时间的图像，通过对比发现，曝光时间适中时，图像质量较好，噪声较少。

2. 图像处理：通过灰度化、滤波、二值化等处理，可以有效去除噪声和干扰，提高图像质量。

3. 特征提取：通过边缘检测、角点检测等算法，可以提取出物体的特征信息，为尺寸测量提供依据。

博视视觉系统说明书设备一、引言博视视觉系统是一种基于图像处理和人工智能技术的高级视觉检测设备，广泛应用于工业自动化、机器人技术、无人驾驶等领域。

本文将详细介绍博视视觉系统的设备构成、工作原理以及应用场景等方面的内容。

二、设备构成博视视觉系统由以下几个主要部件构成：1. 摄像头：用于采集环境中的图像信息，并将其传输给后续的图像处理模块。

2. 图像处理模块：负责对摄像头采集到的图像进行处理，包括图像滤波、边缘检测、特征提取等操作，以获得目标物体的相关信息。

3. 硬件平台：为博视视觉系统提供稳定的运行环境和高效的计算能力，通常采用嵌入式系统或工控机等设备。

4. 软件系统：包括图像处理算法、人工智能模型以及用户界面等，用于实现视觉检测的各项功能。

三、工作原理博视视觉系统的工作原理可以简述为以下几个步骤：1. 图像采集：摄像头通过光学透镜将环境中的物体图像转换为电信号，并将其传输给图像处理模块。

2. 图像处理：图像处理模块对采集到的图像进行一系列的处理操作，如去噪、增强、分割等，以提取目标物体的特征信息。

3. 特征提取：博视视觉系统利用图像处理算法对图像中的目标物体进行特征提取，如形状、颜色、纹理等，以实现对目标物体的识别和分类。

4. 决策与控制：基于提取到的特征信息，博视视觉系统通过与预设的模型进行比对和分析，最终做出决策并输出结果，如判断物体的位置、状态等。

5. 反馈与交互：博视视觉系统将处理结果反馈给用户或其他系统，以实现与外部环境的交互。

四、应用场景博视视觉系统在工业自动化、机器人技术和无人驾驶等领域具有广泛的应用场景，其中包括但不限于以下几个方面：1. 品质检测：博视视觉系统可以对产品进行外观、尺寸等方面的检测，以保证产品的质量和一致性。

2. 机器人导航：博视视觉系统可以为机器人提供环境感知和导航能力，使其能够在复杂的环境中自主移动和操作。

3. 物体识别：博视视觉系统可以识别和分类不同的物体，如工件、零件等，以实现智能化的物料搬运和管理。